При использовании дескрипторов функций [например, SIFT, SURF] - приблизительный ближайший соседний самый быстрый способ выполнить сопоставление между изображениями?Приблизительный Ближайший Сосед является самым быстрым сочетанием функций в Computer Vision?
Я бы сказал, что ближайший сосед ближайшего соседа из Евклида будет проще всего реализовать, но не обязательно самый быстрый.
Я согласен с тем, что приблизительный ближайший сосед или «лучший бин первый» будет самым быстрым при определении того, какое изображение в вашем фоновом режиме наиболее близко напоминает изображение зонда.
Если вы пытаетесь идентифицировать один объект на изображении, все будет немного сложнее.
Вы должны проверить pyramid match kernel, что является одним из наиболее успешных алгоритмов для сопоставления изображений с локальными функциями. Он имеет линейную временную сложность, а не сравнение каждой функции изображения A с каждой функцией изображения B, которая является O (n^2). Существует также бесплатный implementation.
Вы также можете увидеть FLANN - Fast Library for Approximate Nearest Neighbors